• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.57-66
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• 2008

본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 보간하는 과정에서 각각의 픽셀에 대해 최적화된 매개변수를 적용하는 새로운 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 기존의 3차 회선 보간 기법은 보간하려는 영상에 대해 동일한 매개변수를 적용하여 각 픽셀의 고유한 특성을 적응적으로 반영하지 못하였지만, 제안한 보간 기법은 픽셀의 정보에 따라 매개변수를 최적화하여 반영함으로써 주어진 영상을 고화질 영상으로 보간한다. 여러 가지 영상을 통해 본 논문에서 제안한 보간 기법과 기존에 알려진 보간 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.362-367
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• 2010

영상 표시장치의 화소수가 다양화됨에 따라, 영상 보간법은 더욱 중요한 역할을 하게 되었다. 3차 콘볼루션 보간법(Cubic Convolution Interpolation)은 간단하지만, 적용하는데 제한이 없고, 좋은 성능을 보이기 때문에 널리 쓰이고 있다. 이 논문은 3차 콘볼루션 보간법을 이용한 적응적 방법을 제안한다. 예측하려는 픽셀의 이웃 화소 값의 차이를 고려해서, 3차 콘볼루션 보간법 커널에 있는 파라미터 값을 적응적으로 선택한다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.291-293
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• 2002

Accurate dose calculation in radiation treatment planning is most important for successful treatment. Since human body is composed of various materials and not an ideal shape, it is not easy to calculate the accurate effective dose in the patients. Many methods have been proposed to solve the inhomogeneity and surface contour problems. Monte Carlo simulations are regarded as the most accurate method, but it is not appropriate for routine planning because it takes so much time. Pencil beam kernel based convolution/superposition methods were also proposed to correct those effects. Nowadays, many commercial treatment planning systems, including Pinnacle and Helax-TMS, have adopted this algorithm as a dose calculation engine. The purpose of this study is to verify the accuracy of the dose calculated from pencil beam kernel based treatment planning system Helax-TMS comparing to Monte Carlo simulations and measurements especially in inhomogeneous region. Home-made inhomogeneous phantom, Helax-TMS ver. 6.0 and Monte Carlo code BEAMnrc and DOSXYZnrc were used in this study. Dose calculation results from TPS and Monte Carlo simulation were verified by measurements. In homogeneous media, the accuracy was acceptable but in inhomogeneous media, the errors were more significant.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.567-572
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• 2019

본 논문에서는 이진영상과 이진커널을 사용하여 컨볼루션, 풀링, ReLU 연산을 수행하는 이진 CNN 연산 알고리즘을 제안한다. 256 그레이스케일 영상을 8개의 비트평면으로 분해하고, -1과 1로 구성되는 이진커널을 사용하는 방법이다. 이진영상과 이진커널의 컨볼루션 연산은 가산과 감산으로 수행한다. 논리적으로는 XNOR 연산과 비교기로 구성되는 이진연산 알고리즘이다. ReLU와 풀링 연산은 각각 XNOR와 OR 논리연산으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명하기 위한 실험을 통해, CNN 연산을 이진 논리연산으로 변환하여 수행할 수 있음을 확인한다. 이진 CNN 알고리즘은 컴퓨팅 파워가 약한 시스템에서도 딥러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 스마트 폰, 지능형 CCTV, IoT 시스템, 자율주행 자동차 등의 임베디드 시스템에서 다양하게 적용될 수 있는 시스템이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.182-187
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• 2007

본 논문에서는 이미지 상에 나타난 색상 정보를 추출하기 위한 새로운 커널 메소드(Kernel method)인 Grid kernel을 제안한다. 제안한 Grid kernel은 Convolution kernel의 하나로 이미지 상에 나타나는 자질을 주변 픽셀에서 나타나는 자질로 정의 하고 이를 재귀적으로 적용함으로써 두 이미지를 비교한다. 본 논문에서는 제안한 커널을 차량 색상 인식 문제에 적용하여 차량 색상 인식 모델을 제안한다. 이미지 생성시 나타나는 주변 요인으로 인해 차량의 색상을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 이미지가 야외에서 촬영되기 때문에 시간, 날씨 등의 주변 요인은 같은 차량이라 하더라도 다른 색상을 보이게 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 Grid kernel이 적용된 차량 색상 인식 모델은 이미지를 HSV (Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 사상하여 명도를 배제하였다. 제안한 커널과 색상 인식 모델을 검증하기 위해 5가지 색상을 가진 차량 이미지를 이용하여 실험을 하였으며, 실험 결과 92.4%의 정확율과 92.0%의 재현율을 보였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제32권5호
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• pp.621-634
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• 2009

A numerical method is developed to investigate the effects of some geometric parameters and density variation on frequency characteristics of the circular and annular membranes with varying density. The discrete singular convolution method based on regularized Shannon's delta kernel is applied to obtain the frequency parameter. The obtained results have been compared with the analytical and numerical results of other researchers, which showed well agreement.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제44권4호
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• pp.487-499
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• 2012

Dynamic instability of beams subjected to periodic axial forces is studied using the discrete singular convolution (DSC) method with the regularized Shannon's delta kernel. The principal regions of dynamic instability under different boundary conditions are examined in detail, and the non-stationary vibrations near the stability-instability critical regions have been investigated. It is found that the results obtained by using the DSC method are consistent with the analytical solutions, which shows that the DSC algorithm is suitable for the problems considered in this study. It was found that there is a narrow region of beat vibration existed in the vicinity of one side (${\theta}/{\Omega}$ > 1) of the boundaries of the instable region for each condition.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 1999년도 Japanese Journal of Medical Physics
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• pp.268-270
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• 1999

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.38-44
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• 2019

본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1153-1160
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• 2019

본 논문에서는 CNN의 컨볼루션 레이어 개수 및 커널의 크기와 개수가 CNN에 어떠한 영향을 끼치는지 실험을 통해 알아보기 위해 진행하였다. 또한 분석을 위해 일반적인 CNN도 실험하여 실험에 사용된 CNN과 비교하였다. 분석에 사용될 신경망들은 CNN을 기반으로 하며 각각의 실험모델들은 레이어 개수, 커널의 크기 및 개수를 일정한 값으로 고정해 실험을 진행하였다. 모든 실험에는 2계층의 완전연결계층을 고정으로 사용하였다. 다른 변수들은 모두 동일한 값을 주어 실험하였다. 분석결과 레이어의 수가 작을 경우 커널의 크기 및 개수와 상관없이 데이터의 분산 값이 작아 견고한 정확도를 보여주었다. 레이어의 수가 커질수록 정확도도 증가됐으나 일정 수치 이상부턴 오히려 정확도가 내려갔으며 분산 값도 커져 정확도 편차가 크게 나타났다. 커널의 개수는 다른 변수보다 학습속도에 큰 영향을 끼쳤다.